【摘 要】
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水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计.针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计.该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度.针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声技术重点实验室 哈尔滨 150001;工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学水声工程学院 哈尔滨 150001;吉林大
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水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计.针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计.该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度.针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利用GAMP-SBL实现水声信道估计.基于第九次北极科考冰下脉冲噪声的两次仿真结果表明,所提出的方法在归一化均方误差上相对于未进行脉冲噪声抑制的GAMP-SBL最大分别降低了 18.71%,6.61%,在信道解码前误码率上最大分别降低了 1.66%,4.05%,并且相对于Clipping方法更加稳健.在信噪比为20 dB时,误码率可低于10-2.
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区块链,是一种全网节点共同维护用于存储历史交易记录或数据信息的分布式共享超级账本,其通过密码学原理、分布式存储、共识机制、智能合约这四大核心技术,实现了去中心化(全中心化)、去信任化(全信任化)、数据信息难以篡改等功能,为数据存储与价值传递提供了一种全新的可信任分布式解决方案[1-5].
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脑血管结构和功能异常与脑功能和脑疾病发生关系密切.脑特异性血管生成抑制因子1(brain-specific angiogenesis inhibitor 1,BAI1)是在正常脑组织中高度表达的跨膜蛋白,具有抑制血管生成、吞噬凋亡细胞和抑制肿瘤形成的功能.BAI1及脑特异性血管生成抑制因子1相关蛋白2(BAI1-associated protein 2,BAIAP2)可以调节神经元的信息传递,影响脑发育和脑功能,参与神经可塑性调节和多种神经精神疾病的发生发展.本文主要综述了BAI1与BAIAP2的结构特征
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